hsliuping/TradingAgents-CN
基于多智能体LLM的中文金融交易框架 - TradingAgents中文增强版
TradingAgents‑CN Community Edition – 概要
TradingAgents‑CNは、オープンソースとプロプライエタリな要素を組み合わせたプラットフォームで、アナリスト、リサーチャー、アシスタントとして機能する複数のAIエージェント (LLMs) を活用して中国A株を調査できます。システムはFastAPIバックエンド (Python 3.11) とVue 3フロントエンドで構築され、MongoDBとRedisで永続化を行っています。
コアコンセプト
- 専門エージェント(マクロアナリスト、セクターアナリスト、ファンダメンタルズアナリスト、ニュースアナリスト、楽観的/合理的リサーチャーなど)のグループが、複数ターンの対話を通じて株式や市場テーマについて議論します。
- 議論の結果は階層化された視点として提示され、ユーザーが研究課題を多角的に捉えるのに役立ちます。
- ユーザーは自然言語クエリを使用して、アドホックな調査や銘柄スクリーニングを行ったり、説明文から候補銘柄を提案する「銘柄選択アシスタント」を利用したりできます。
- プラットフォームには、ペーパートレーディングのサンドボックスと、無料のコースやガイドを備えた学習ハブが含まれています。
主な機能 (READMEより)
| 機能 | 内容 |
|---|---|
| 個別銘柄調査 | 5段階の深さを持つ、多角的な視点によるマルチエージェント議論。 |
| 一般調査 | 自然言語で市場全体の質問を投げかけ、エージェントが連携して回答。 |
| 銘柄スクリーニング | 6,000以上のA株銘柄を対象とした自然言語+条件フィルター。 |
| 銘柄選択アシスタント | 投資テーマを記述すると、システムが合致する銘柄を提案。 |
| インテリジェントアシスタント | Web検索、ツール呼び出し、セッションをまたぐ「AIメモリ」を統合。 |
| AIメモリ | 事実や過去の分析を保存するプロジェクトレベルのナレッジベース。 |
| スキルセンター | カスタムデータ取得「スキル」(新しいデータソースアダプターなど)を作成。 |
| ラーニングセンター | 無料の構造化コース(現時点で5レッスン)と8つの学習ガイド。 |
| ペーパートレーディング&リプレイ | 取引シミュレーションと事後レビュー。 |
アーキテクチャと技術スタック
- バックエンド: FastAPI (
app/main.py) がRESTエンドポイントを提供し、Python 3.11で動作。 - フロントエンド: Vue 3 + TypeScript UI (
frontend/)。 - 永続化: MongoDB (ユーザーデータ、調査結果、エージェント設定を保存) と Redis (キャッシュ、セッション状態)。
- LLM統合: OpenAI、DeepSeek、Alibaba‑Tongyiなどをサポート。APIキーは
.envファイルで設定。 - データソース: 中国市場の公開API(Tushare、AKShare、BaoStock)を使用(価格/財務データ用。ユーザー自身でトークンを取得する必要があります)。
ライセンス
- ハイブリッドモデル: コアエンジン (
tradingagents/、CLI、ドキュメント、テスト) はApache‑2.0で完全に再利用可能です。アプリケーション層 (app/、frontend/、core/) はソース公開されていますが、非商用です。商用利用には別途ライセンスが必要です。
対象ユーザー
- 学生やホビーユーザー: 金融向けマルチエージェントAIワークフローの構築を実践したい方。
- 研究者: LLM駆動エージェントがどのように協力して定量的/定性的な株式分析を行えるかを探求したい方。
- 開発者: エージェントフレームワークの拡張、新しいデータアダプターの追加、カスタムエージェントの構築に興味がある方。
はじめ方 (クイックリキャップ)
- MongoDBとRedisをインストール(または提供されているDockerコマンドを実行)。
- リポジトリをクローンし、Python仮想環境をセットアップして
requirements.txtをインストール。 .env.exampleを.envにコピーし、DB認証情報、JWTシークレット、LLM APIキーを入力。uvicorn app.main:app(バックエンド) を実行し、frontend内でnpm run dev(UI) を実行。- 自動作成された管理者アカウント (
admin/.env内のパスワード) でログイン。 - システム設定でLLMキーを設定し、調査ツールを使い始める。
コミュニティと貢献
プロジェクトでは貢献者(データソースアダプター、Vue UI作業、プロンプトエンジニアリング、ドキュメント)を積極的に募集しています。貢献はPRの品質に基づいて評価されます。貢献者合意書 (CLA) が必要です。
結論: TradingAgents‑CNは、中国株に特化した本格的なマルチエージェントAIリサーチアシスタントであり、LLMを金融分析に活用する方法の具体的な例を示すとともに、学習プラットフォームとペーパートレーディングのサンドボックスを提供しています。
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